Nvidia объявляет о планах по производству чипов ИИ в США

Компания объявила о создании более миллиона квадратных футов производственных площадей для разработки и тестирования чипов ИИ в Аризоне и Техасе, стремясь перенести часть своего производства в США. Производство чипов Blackwell уже началось на заводах TSMC в Финиксе, а также строятся заводы по производству суперкомпьютеров с Foxconn в Хьюстоне и Wistron в Далласе. Массовое производство ожидается через 12-15 месяцев, а в течение четырех лет планируется увеличение ИИ-инфраструктуры в США до полутриллиона долларов.

Генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг отметил, что это первый случай, когда ключевые компоненты инфраструктуры ИИ производятся в США. Это решение также связано с недавними переговорами с администрацией Трампа, которые помогли избежать экспортных ограничений на чип H20.

Другие компании, такие как OpenAI и Microsoft, также активно сотрудничают с администрацией для развития центров обработки данных ИИ. Однако внутренние инициативы Nvidia сталкиваются с вызовами, такими как нехватка сырья из Китая и квалифицированных рабочих. Кроме того, действия администрации Трампа могут негативно сказаться на будущих инвестициях в полупроводниковую отрасль.

Алексей Зотов, руководитель направления ИТ-инфраструктуры:

США, как крупнейший потребитель высокотехнологичной продукции, активно переводят производство на свою территорию, стремясь к полной автономии в сфере передовых технологий. Это не только усиливает контроль над ключевыми компонентами, такими как видеокарты, но и ограничивает их доступность для остального мира. На этом фоне видеокарты становится всё труднее достать, и ждать с покупкой может быть рискованно.

Подробнее читайте в статье по ссылке.

В России может появиться национальный суперкомпьютерный центр

Президент России поручил рассмотреть создание национального суперкомпьютерного центра с открытым доступом для исследователей. Также запланированы запуск роботизированных лабораторий для исследований в ИИ и создание центра 3D-печати для промышленности. Работы должны быть завершены к осени 2025 года.
Инициативы связаны с задачей увеличить вычислительные мощности в 10 раз к 2030 году.

ИТ-эксперты поддерживают проект, но отмечают: ключевое значение имеет не только инфраструктура, но и подготовка кадров. Среди предложений — активное вовлечение университетов и научных институтов, акцент на практическое обучение и сотрудничество с РАН.
Важно ориентироваться на практические результаты, а не на рейтинги мощности.

Алексей Зотов, руководитель направления ИТ-инфраструктуры:

Сегодня мы наблюдаем большое количество новых решений в области ИИ. Однако часто - это лишь программные решения: большие языковые модели, агенты, помощники и т.д. При этом чувствуется острая нехватка вычислительных мощностей и зависимость от иностранных технологий, которую нам всем еще предстоит преодолеть. Создание центра - важный шаг в этом направлении.

А сегодня у нас - продолжение рубрики об эволюции вычислительных архитектур. Итак, VLIW (Very Long Instruction Word) позволяет объединять несколько независимых команд в одну связку для параллельного выполнения, формирует одно «очень длинное командное слово» из нескольких машинных команд.

Концепция VLIW появилась в 1970-х годах, а её популяризация началась в 1980-1990-х. Она предполагает, что "умный" компилятор отвечает за эффективное планирование одновременного выполнения команд. Он изучает исходный код, чтобы найти совместимые команды, и объединяет их в группы, называемые сверхдлинными командами, длиной от 256 до 1024 бит. Эти группы состоят из простых команд формата RISC и могут содержать от 3 до 20 полей, что позволяет получать доступ к данным из общего многопортового регистра.

Одним из самым известных примеров применения этой концепции является архитектура IA-64 (Intel Itanium architecture). Изначально планировавшиеся на 1997 год, но вышедшие в итоге только в 2001 процессоры Itanium первого поколения должны были ознаменовать переход на 64-битные вычисления. Но, как мы знаем, в конце концов проиграли x86-64 из-за высокой цены, сложности компиляторов и слабой экосистемы. В итоге архитектура осталась нишевой, а x86 и RISC сохранили доминирование.

Тем не менее данный подход имеет преимущество в задачах, где выполнение команд можно предсказать и заранее оптимизировать, поэтому часто используется в цифровых сигнальных процессорах (DSP).
Также концепция VLIW была реализована в суперкомпьютере «Эльбрус 3-1» и продолжила развиваться в «Эльбрус-2000» (E2k).

Более подробно читайте в статье на Википедии.

Предыдущие посты серии ищите по ссылкам:

• Архитектура фон Неймана 
• Гарвардская архитектура  
• CISC (Complex Instruction Set Computing)
• MIMD (Multiple Instruction, Multiple Data)
• SIMD (Single Instruction, Multiple Data)
• RISC (Reduced Instruction Set Computer)

В РФ планируют запретить поставки продукции HP и Fujitsu

Минпромторг планирует ограничить ввоз ноутбуков и серверов от HP и Fujitsu. Это приведет к значительному сокращению предложения этих брендов на потребительском рынке и может затронуть другие марки, разрешенные для импорта в Россию без согласия правообладателей. По мнению экспертов, эта инициатива может увеличить продажи российских производителей.

Согласно проекту поправок к постановлению №506, министерство исключит продукцию HP и Fujitsu из списка товаров для параллельного импорта, оставив доступной другую продукцию этих компаний. В настоящее время изменения находятся на стадии межведомственного согласования. В начале февраля вице-премьер Денис Мантуров поручил Минпромторгу рассмотреть исключение товаров, производимых в России, из списка параллельного импорта, а также предложил внедрить субсидии для поддержки продаж российской электроники.

Михаил Косцов, руководитель практики вычислительной инфраструктуры и СХД:

Параллельный импорт спустя три года после введения составляет весомую долю рынка электроники. Это происходит даже несмотря на резкий рост производства российских решений. Заказчики часто выбирают его из-за известного качества оборудования и зачастую более низкой стоимости, даже при отсутствии полноценной технической поддержки вендоров. Ограничение списка вендоров, разрешенных для ввоза параллельным импортом, оставалось делом времени по мере развития российских производителей. Выбор производителей, с которых начинаются обсуждения ограничений (HP и Fujitsu), удивляет. Так как HP занимается клиентским оборудованием (серверная линейка давно представлена под брендом HPE), а Fujitsu и до 2022 года был не самым востребованным производителем, сильно уступая более популярным Dell, Huawei, HPE и другим. Мы внимательно следим за новостями. Не рассчитываем, что к моменту введения ограничений эти вендоры вернутся в Россию, но и не исключаем такой возможности.

Полную версию статьи можно найти по ссылке.

«Элар» представила новые системы хранения на Blu-ray

Корпорация «Элар» анонсировала линейку систем хранения данных «Элар НСМ» на базе оптических носителей Blu-ray. Решения ориентированы на долговременное хранение (до 50 лет) и легко интегрируются в инфраструктуру ЦОД без доработки.

В линейке представлены модели от 105 до 10 368 слотов и ёмкостью до 1036 ТБ, с поддержкой интерфейсов SAS, LAN, NAS и SATA. Системы используют 35-дисковые съёмные магазины с поддержкой RFID-технологии, поддерживают носители CD/DVD/BD, наработку на отказ более 2,5 млн циклов и потребление от 110 до 1200 Вт. Устройства включены в реестры Минпромторга и Минцифры, соответствуют ПП РФ 1912 и рекомендованы для использования в промышленности и госсекторе.

Михаил Косцов, руководитель практики вычислительной инфраструктуры и СХД:

Оптические библиотеки для долговременного хранения архивных данных на DVD/Blu-ray-дисках всегда были довольно нишевым продуктом. Они не обрели большой популярности по сравнению с ленточными библиотеками на базе LTO из-за более высокой стоимости и меньшей ёмкости носителей. Но, при этом, на данный момент аналогичных российских производителей ленточных библиотек в реестре Минпромторга нет. В качестве одного из сценариев использования данные устройства могут быть востребованы при подтверждении совместимости данного решения с отечественными производителями ПО систем резервного копирования.

📎 Подробности по ссылке

Продолжаем рассказывать об эволюции вычислительных архитектур. Итак, полносвязные нейронные сети (Fully Connected Networks, FCN) представляют собой один из основных типов искусственных нейронных сетей, в которых каждый нейрон одного слоя связан со всеми нейронами следующего слоя. Эти сети являются основой для многих более сложных архитектур, таких как сверточные и рекуррентные нейронные сети. FCN обычно состоят из входного слоя, одного или нескольких скрытых слоев и выходного слоя, что позволяет им обрабатывать данные различной сложности и извлекать из них полезные признаки.

В 1980-ых годах был разработан алгоритм обратного распространения ошибки (backpropagation), который позволил эффективно обучать многослойные нейронные сети. Это стало поворотным моментом в развитии полносвязных нейронных сетей и дало начало активному исследованию различных архитектур нейронных сетей и их применений.

Метод backpropagation позволяет корректировать веса связей между нейронами на основе вычисленной ошибки между предсказанным и истинным значением. Благодаря этому процессу FCN могут эффективно обучаться на больших объемах данных и адаптироваться к различным задачам, таким как классификация, регрессия и даже генерация новых данных.

Однако полносвязные нейронные сети имеют свои ограничения. Из-за большого количества параметров, которые необходимо обучить, FCN могут сталкиваться с проблемами переобучения, особенно при работе с небольшими наборами данных. Кроме того, они не всегда способны захватывать пространственные или временные зависимости в данных, что делает их менее эффективными для задач, связанных с изображениями или последовательностями. Несмотря на это, FCN остаются важным инструментом в арсенале специалистов по машинному обучению и служат основой для разработки более сложных архитектур.

Предыдущие посты серии ищите по ссылкам:

• Архитектура фон Неймана 
• Гарвардская архитектура  
• CISC (Complex Instruction Set Computing)
• MIMD (Multiple Instruction, Multiple Data)
• SIMD (Single Instruction, Multiple Data)
• RISC (Reduced Instruction Set Computer)
• VLIW (Very Long Instruction Word)

В России возросло количество сбоев ИТ-оборудования и системного ПО

Исследование КРОК выявило, что за последние два года в России значительно увеличились поломки ИТ-оборудования и сбои ПО, что связано с устаревшей инфраструктурой и сложностями обновления в условиях геополитической нестабильности. Опрос ИТ-руководителей показал, что около 80% крупных компаний используют гибридные инфраструктуры, что снижает надежность, и 30% респондентов отметили рост инцидентов, требующих внешней помощи.

Многие организации используют оборудование и ПО более восьми лет, что требует обновления. При этом 40% ИТ-бюджетов направляется на модернизацию, а 46% технических директоров планируют увеличить затраты на инфраструктуру. Эти изменения влияют на рынок сервис-провайдеров: в 2024 году снизился спрос на поддержку оборудования, в то время как запросы на поддержку приложений возросли, а компании стали чаще запрашивать модернизацию ПО.

Михаил Косцов, руководитель практики вычислительной инфраструктуры и СХД:

Рост количества инцидентов может быть связан с разными факторами. Основной из них - наличие устаревшей legacy-инфраструктуры западных вендоров, ушедших с рынка. Оборудование со временем чаще выходит из строя, и его приходится чаще обслуживать. В то время как отсутствие вендорской поддержки ПО приводит как к сложности устранения возникающих инцидентов, так и к недоступности обновлений - тех самых, устраняющих эти инциденты.

В связи с этим всё больше компаний переходит на доступные, преимущественно российские решения. Это не приводит к снижению инцидентов в моменте, так как внедрение новой инфраструктуры взамен старой - это всегда тяжелый и долгий проект. Но зато снижает количество сбоев в перспективе, после того как проблемы будут устранены совместно с поддержкой и разработчиками новой инфраструктуры. В целом это подсвечивает тренд продолжающегося и набирающего обороты вендорозамещения. Если крупный бизнес уже с 2022 года спланировал переход и по большей части его прошел, то средний и малый - только к этому процессу приступают.

Подробнее читайте в статье по ссылке.

Риск перенасыщения рынка ИИ ЦОД

В 2025 году ожидается множество крупных проектов по строительству центров обработки данных (ЦОД), но эксперты предупреждают о рисках, связанных с их быстрым развитием. Согласно отчету Moody’s Ratings, возможны проблемы, такие как техническое устаревание, геополитические факторы и перенасыщение рынка. Увеличивается плотность серверных стоек и инвестиционные риски, а также влияние торговых барьеров на стоимость.

ЦОД теперь считаются критически важными объектами, привлекающими значительные инвестиции. Однако к 2028 году может возникнуть дефицит электроэнергии, что ограничит рост отрасли. Операторы начинают сотрудничать с энергетическими компаниями и строят собственные электростанции. Аренда мощностей происходит до завершения строительства, что позволяет гибко адаптироваться к изменениям в спросе. Важно учитывать риски и инфраструктурные ограничения, чтобы избежать перенасыщения и финансовых потерь на фоне революции в сфере ИИ.

Алексей Зотов, руководитель направления ИТ-инфраструктуры:

Сейчас мы наблюдаем рост интереса к ИИ и технологиям машинного обучения. Однако для рынка ИИ ЦОД такая тенденция может привести к неблагоприятным последствиям. В инфраструктуре ИИ ЦОД используется большое число графических адаптеров (GPU), которые потребляют много энергии и выделяют много тепла. Если раньше стандартная стойка ЦОД в России потребляла от 5 до 10 кВт, то сейчас один сервер с 8 GPU потребляет 10-12 кВт, а два таких сервера — около 25 кВт на стойку. Это вынуждает полностью пересматривать подходы к строительству объектов и инженерных коммуникаций.
Ситуация напоминает историю с майнингом, в котором тоже используется GPU. Государство и регуляторы уже ввели ограничения на майнинг в ряде регионов из-за высокой нагрузки на сети. Не исключено, что аналогичная судьба может ждать и ИИ-вычисления.

Подробности читайте по ссылке.

А мы продолжаем нашу рубрику по эволюции вычислительных архитектур. На очереди у нас сверточные нейронные сети (Convolutional Neural Networks, CNN) — специализированные глубокие нейронные сети, предназначенные для обработки данных с пространственной структурой, таких как изображения. Они активно используются в компьютерном зрении и распознавании образов, где важны взаимосвязи между элементами. Подобная идея была впервые выдвинута Яном Лекуном в 1988 году, а широкую популярность она приобрела после триумфа AlexNet на конкурсе ImageNet в
2012 году.

Обучение CNN осуществляется методом обратного распространения ошибки, что позволяет оптимизировать веса сети и снижать ошибки. Выбор архитектуры и гиперпараметров является критически важным для успешного обучения, что делает экспериментирование с конфигурациями необходимым для достижения оптимальных результатов.

В 2010-х годах сверточные нейронные сети получили широкое применение в медицине, где их использовали для выявления патологий, и в государственных учреждениях для распознавания текста. Сегодня эти технологии активно используются в системах видеонаблюдения и генеративном искусстве, а современные модели, такие как Midjourney и DALL-E 2, способны создавать изображения на основе текстовых запросов.

Подробнее читайте на Википедии.

Предыдущие посты серии можете найти по ссылкам:

• Архитектура фон Неймана
• Гарвардская архитектура
• CISC (Complex Instruction Set
Computing)
• MIMD (Multiple Instruction,Multiple Data)
• SIMD (Single Instruction,
Multiple Data)
• RISC (Reduced Instruction SetComputer)
• VLIW (Very Long Instruction Word)